在线教育中情感研究现状和发展趋势探析北大核心

情感研究是当前在线教育中的重要研究问题,涉及的领域十分广泛。研究力图对在线教育中情感领域的研究进行系统的总结和归纳,从而更好地促进在线教育的发展。研究通过文献计量法和内容分析法,以近十年来发表在国内外核心期刊上关于在线教育领域情感研究的235篇文献为研究对象,对其研究主题、研究场景、研究对象、研究方法等进行统计分析,并从情感分析、情感参与、情感交互、情感设计等方面对相关研究热点进行深入剖析。在此基础上,从聚焦即时智能化的情感时序性研究、深度探究多元因素的协同作用机制、提高情感分析算法的准确性和可解释性、扩大情感的研究场景和研究群体范围、加强情感设计和情感系统的应用与效果评价等五个方面对相关领域的研究提出了建议,以期更好地促进学习者在线情感投入,提升在线学习质量。     

基于多主体交互的混合学习环境感知与投入分析北大核心

混合学习逐渐成为技术与教学融合的新常态,其学习体验呈现独特的跨情境变化规律。然而,传统自我报告方法很难捕获这种波动。据此,研究依托多主体交互的混合学习场景,采用经验取样法、传统自我报告法,以H高校两个班144名职前教师为研究样本,对混合学习中个体的学习环境感知、投入的状态(情境投入)与特质(整体投入)进行纵向数据采集,并采用描述性统计、时序分析、单因素重复测量方差分析等统计方法,探索学习环境感知及投入的波动规律。研究发现:(1)关于自由度及负担的感知,与后测(整体感知)相比,课前线上学习自由度偏低、课业负担偏重;(2)关于同伴交互的感知,与课前线上感知相比,课中线下组内交互感知偏低、组间交互偏高;(3)关于行为及认知投入,与课前线上投入相比,课中线下行为投入偏低、认知投入偏高。最后,研究在理论和实践层面,提出了优化个体混合学习体验、促进个体的深层次投入的若干建议。     

国外基于任务的信息交互研究现状与进展

[目的/意义]本文旨在对国外基于任务的信息交互(Task-Based Information Interaction, TBII)的研究成果进行系统的综述,并以此为基础构建TBII的集成化研究框架。本研究有利于为今后探索TBII的研究提供理论基础。[方法/过程]基于文献调研的方法,对国外基于任务的信息交互研究的现状与进展进行了归纳总结。[结果/结论]研究发现国外学者对于该主题的研究涉及TBII基本概念、TBII阶段的划分、TBII子活动的影响因素和TBII活动完成的影响因素四个主题。研究构建的TBII集成化研究框架将以上四个主题按照一定的逻辑关系进行整合。该框架的功能如下:第一,可以揭示TBII各活动阶段的交互关系;第二,可以识别出用户、任务、TBII活动阶段、信息系统及任务产出、效果、绩效之间的关系机理;第三,提出了TBII研究的四种基本研究路径。     

厚数据研究综述

文章通过回顾厚数据研究的理论起源和发展,利用WOS和CNKI检索相关文献,梳理国内外厚数据研究现状,剖析和解读研究中的前沿热点和问题,为后续研究提供支持和建议。当前国内外厚数据相关研究主要集中在厚数据定义研究、厚数据应用场景研究和厚数据分析方法研究等方面,未来应继续围绕基础研究问题进行深入探索和改进,并尝试在厚数据融合研究、厚数据方法研究和厚数据应用研究等方面不断进行拓展。     

多维视角下智能传播研究的学术图景与发展脉络——基于CiteSpace科学知识图谱的可视化分析CSSCI

本文选择中国知网(CNKI)和Web of Science(WoS)数据库,采用可视化文献计量软件CiteSpace对中外智能传播研究的学术场域、研究议题、发展演进进行分析。研究发现,自2016年以来智能传播引发了中外学界的高度关注,智能传播研究集中关注了人工智能在新闻业的应用、人机关系与技术伦理、人工智能应用中的风险应对及防范等议题,具有明显的相似性与关联性,中外智能传播研究也体现了不同的研究趋向。梳理智能传播研究的阶段性特征,有助于发现智能传播学术图景与发展脉络,未来的智能传播研究将不断拓展研究视角、更新研究方法、加强交流合作。     

Matlab数字图像处理与矩阵概念及运算教学的融合

矩阵的理论和矩阵算法在数字图像的分析和处理中应用广泛,在矩阵的概念及其运算的教学过程中结合现代信息技术,运用数字图像将矩阵可视化开展教学设计。文章借助Matlab软件中各类函数进行数字图像处理实验,演示图像矩阵的加法、减法、数乘以及乘法运算。     

思维可视化在本科医学生教学中的应用研究设计——以《耳鼻咽喉头颈外科学》见习教学为例

为提高本科医学生临床见习教学效果,将思维可视化工具应用于课程教学活动中,强化师生间的交流互动,达到个性化教学,提高学生的自主学习能力。     

基于图的Web信息可视化探析

可视化技术被广泛应用于各个领域,它将数据集以二维或三维图像的方式展现出来,更有利于发现数据分布的特点,以及数据中蕴含的模式特征。本文首先介绍了图结构及其表示方法,在此基础上介绍了两种基于图的可视化模型方法:力导向分布可视化方法与发散分布可视化方法,并详细介绍了两种方法的原理和实现方式;两种方法并没有提供图中各节点的重要度信息,而实际中图中的各节点的重要度往往不同,本文并针对节点的属性与重要度提出了可视化改进建议,介绍了PageRank算法,并利用它计算图中各节点的重要度,最终映射为可视化属性;最后通过Google搜索结果获取了大学关联图,进行了节点重要度计算与可视化实例解析。     

信息可视化与AquaBrowser Library

讨论了信息可视化交互和视觉设计。结合Aquabrowser Library,阐述了信息可视化在图书馆OPAC中应用的意义,讨论了书目信息检索与信息可视化技术融合需关注的一些问题。